La diffusion de l'information est une question d'inclination

Par 10 juin 2010

Les internautes partagent plus aisément du contenu sur les réseaux sociaux avec les personnes dont le comportement est proche du leur. Ce qui fait qu'il ne suffit pas de cibler un groupe d'amis pour propager une information.

Sur les différentes plates-formes collaboratives, les réseaux sociaux et les sites de micro-blogging, la diffusion de l'information est influencée par les rapports qu'entretiennent les internautes entre eux. Selon des chercheurs américains des laboratoires d'Avaya, dans le New Jersey, et de l'université d'Arizona, les internautes sociaux sont ainsi plus aptes à partager de l'information avec les personnes qui leur sont "semblables", qu'avec celles qui le sont moins. Les scientifiques font ainsi le lien avec le concept de l'homophilie, qui indique que les personnes dont les opinions se ressemblent ont plus de possibilités de s'attacher les unes aux autres que celles ayant des opinions dissemblables.
Extraire différentes caractéristiques concernant les utilisateurs
"L'homophilie structure les réseaux entre individus et l'impact de ce phénomène sur le comportement des communautés en ligne peut désormais être mesuré", soulignent-ils. Pour ce faire, les chercheurs ont commencé par extraire différentes caractéristiques concernant les utilisateurs - leur comportement sur le réseau, leur production de contenu en ligne… Ils les ont ensuite liées à une approche plus topologique (le lieu où les individus se trouvent, lorsqu'ils se connectent à la plate-forme), et y ont intégré des données temporelles. A partir de ces caractéristiques, ils ont cherché à vérifier leur hypothèse. Ils ont mis au point une structure de calcul de probabilités, basée sur une approche bayésienne.
Etablir a priori les chances que l'information circule de telle ou telle manière
Partant du postulat que plus les individus étaient proches, mieux l'information circulait entre eux, ils ont analysé de larges bases de données, provenant du site de micro-blogging Twitter. En tentant donc d'établir a priori les probabilités pour que les informations se diffusent de telle ou telle manière. Résultat : en intégrant des données de similitude entre les membres du réseau de micro-blogging, les chances de prédire le chemin de diffusion de l'information augmentent de près de 25 %, par rapport au même calcul lorsque l'on ne tient pas compte des points de ressemblance entre les membres du site de partage.

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